原贴链接

到目前为止可用的格式有：UD - Q2_K_XL（226.6GB）、Q2_K（244.0GB）、Q3_K_M（319.2GB）、UD - Q3_K_XL（320.7GB）、Q4_K_M（404.3GB）、UD - Q4_K_XL（404.9GB）、Q5_K_M（475.4GB）、Q6_K（550.5GB）、Q8_0（712.9GB）、BF16（1765.3GB）。编辑内容：嘿，感谢发布！我们还没有完成其余部分的上传，但目前正在测试当中。 - u/yoracale

讨论总结

该讨论围绕DeepSeek - V3 - 0324 GGUF - Unsloth相关资源展开。包括模型量化的各种格式、量化操作对模型性能的影响、硬件资源是否足够运行相关模型、特定模型的运行情况以及一些技术疑问等内容。整体氛围偏技术交流，大家分享观点、经验并互相解答疑问。

主要观点

  1. 👍 尚未完成所有内容上传，正在测试。
    • 支持理由：作者yoracale表明还在测试过程中。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 量化操作对大型语言模型性能有影响。
    • 正方观点：Roubbes提出疑问，yoracale指出标准2 - bit量化效果差，2.51动态量化解决部分问题。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 推荐等待动态IQ2_XSS量化。
    • 支持理由：dampflokfreund认为如果它和R1量化相似的话，Q2_K_XL量化会损失效率。
    • 反对声音：无。
  4. 🤔 帖子像是噪音或刷流量内容，Unsloth官方成果声明才有价值。
    • 正方观点：TacticalRock认为研究成果准备好时才应被关注。
    • 反方观点：danielhanchen觉得帖子不需要删除。
  5. 😎 DeepSeek - V3有独特功能，担心转换为gguf格式会使功能丧失。
    • 支持理由：Papabear3339提到DeepSeek - V3的多标记输出等功能。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 Hey thanks for posting! We haven’t finished uploading the rest but currently we’re in the process of testing them.”
    • 亮点：这是对未完成上传情况的直接说明，开启了整个讨论的话题。
  2. “🤔 Roubbes：How much the quants hurt the performance of these gigantic LLMs?”
    • 亮点：引出了量化操作对模型性能影响的讨论。
  3. “👀 I can recommend everyone to wait for their dynamic IQ2_XSS quant.”
    • 亮点：给出了关于特定量化的技术推荐。
  4. “😏 It’s fine :) I’m ecstatic and happy other people are posting about it!”
    • 亮点：表达了对原帖的支持，与认为帖子无价值的观点形成对比。
  5. “😮 I was surprised to see it as the top coder on this benchmark beating out reasoning models: https://dubesor.de/benchtable”
    • 亮点：表明了DeepSeek - V3 - 0324 GGUF在基准测试中的意外优异表现。

情感分析

总体情感倾向为中性偏积极，大多数评论是在进行技术探讨、分享信息或答疑解惑。主要分歧点在于对原帖价值的判断，部分人认为是噪音或刷流量，部分人觉得是正常的分享。可能的原因是大家对于信息发布的价值标准不同，有的人更看重官方成果声明，有的人则认为过程中的分享也有意义。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨不同量化格式在不同硬件上的实际运行效果以及如何优化。
  • 潜在影响：如果对模型量化和运行优化取得成果，可能会影响相关领域对于大型语言模型的应用和推广。

详细内容：

标题：关于 DeepSeek-V3-0324 GGUF 的热门讨论

在 Reddit 上，一篇关于“DeepSeek-V3-0324 GGUF - Unsloth”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了众多关于模型格式、性能、适用场景等方面的详细信息，获得了大量的点赞和众多的评论。

主要讨论方向集中在模型格式的特点、不同量化方式对性能的影响，以及在实际应用中的可行性等。文章将要探讨的核心问题包括：不同量化方式的优劣如何，模型在实际应用中的表现差异，以及所需的硬件配置要求等。

在讨论中，有人指出标准 2 位量化效果很差，而 Unsloth 的 2.51 动态量化在一定程度上解决了问题，能生成可用的代码。有人好奇谁在负责相关工作，还有人提到 IQ 量化和 imatrix 量化是不同的概念。有人认为 V3 版本比 R1 版本更有用，也有人认为在实际应用中，如果不是为了娱乐，不要使用低于 Q4KM 的版本。

有用户分享道：“我可以推荐大家等待他们的动态 IQ2_XSS 量化。如果它与他们的 R1 量化类似，那么 Q2_K_XL 量化由于没有使用 imatrix，会损失很多效率。Unsloth 的 IQ2_XXS R1 与 Q2_K_XL 相比，尽管体积小很多，但性能却相当。”

同时，也存在一些争议点。例如，对于模型的量化方式是否会对性能产生根本性的影响，不同用户持有不同的看法。有人认为低于 Q4 会严重影响 LLM 性能，而有人则认为并非如此，存在一定的数学公式可以解释在较大的 LLM 中，降低量化程度仍能保持一定的连贯性。

讨论中的共识在于，不同的量化方式和模型版本在性能和适用场景上存在差异，需要根据具体需求和硬件条件进行选择。

特别有见地的观点如，有人指出 bartowski 对于上传 imatrix 非常有帮助，尽管 imatrix 量化需要大量的计算和时间，但目前只上传了使用标准的动态量化。

总之，关于 DeepSeek-V3-0324 GGUF 的讨论展现了其在技术领域的重要性和复杂性，为相关研究和应用提供了丰富的参考和思考。